



# 异常值定义：【非正整数，非数值，非正值】
# 异常值处理：舍弃
# 数据预处理：半衰期
# 是否正值化：是否
# 是否正太话：是否
# 标准化算法：【z-score，min-max，线性映射】
# 稀缺性逻辑：
# 异常值回填
# 是否转置：


# 函数名	          适用阶段	
# 异常值处理	       异常值
# 半衰期算法	       预处理	
# boll算法	           预处理
# 正值化	          数值转化
# 正态化	          数值转化
# z-score	          标准化
# min-max	          标准化
# 线性映射	           标准化
# 专家经验	           标准化
# 稀缺性映射	       量化	
# 异常值回填	        量化
# 转置	               量化	

# 所有知识点，每天过一遍
# 实现一些算法
# 补充统计学知识



#  1. 数据模拟（使用numpy和pandas）
#  2. 数据可视化（使用matplotlib和seaborn）
#  3. 驾驶行为聚类（使用sklearn）
#  4. 风险预测模型（使用sklearn）
#  5. 地理空间分析（使用geopy）
#  6. 干预效果评估（使用scipy进行假设检验）